算法艺术与信息学竞赛学习指南:矩形内数之和与高效计算
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更新于2024-08-07
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"《算法艺术与信息学竞赛学习指导》"
本书主要针对算法学习和信息学竞赛,旨在提供一个全面而详细的算法学习框架。作者强调,通过学习书中的内容,读者将能够在O(1)的时间复杂度下计算任意矩形区域内数的和,这是通过对特定算法的理解和应用实现的。
在知识结构上,本书涵盖了广泛的主题,包括但不限于:
1. 计算理论:介绍了NP完全理论和图灵机的基本概念,这些都是理解复杂问题和算法效率的关键。
2. 数据结构:涉及伸展树、Treap、左偏树、二项堆、Fibonacci堆等高效数据结构,它们在解决动态查找和更新问题时起到重要作用。
3. 数论:指数和原根、分解因数的快速算法等,这些都是数论在算法中的应用,对于解决数学问题和优化算法性能至关重要。
4. 数值计算:高斯消元法和快速傅里叶变换(FFT),用于解决线性代数问题和快速计算。
5. 游戏理论:组合游戏论初步,探讨在博弈中的策略和最优解。
6. 序列经典问题和线段树、后缀数组:这些数据结构和算法在处理动态数组操作和字符串问题中非常有效。
7. 图论:如强连通分量、双连通分量、最大流和最小费用流算法,解决网络中的路径和流量问题。
8. 模式匹配和字符串算法:后缀树构造的Ukkonen算法、后缀数组构造的Skew算法,用于高效地处理文本中的模式查找。
9. 几何算法:多边形剖分、平面剖分、半平面交、三维凸包、Voronoi图、直线排列等,为解决几何问题提供了工具。
10. 线性规划:在优化问题中的应用,以及向量代数基础,帮助理解多维空间中的优化问题。
书中的习题部分精心设计,难度搭配合理,既适合初学者入门,也为进阶学习者提供了挑战。书中还包含重要算法的源代码,便于读者实践和理解。
此外,本书的编写方式使得知识讲解部分更为纯粹,题目则集中在习题部分,这样有助于读者专注于算法理解和应用,而不被具体题目相关的细节所分散注意力。通过学习本书,读者不仅可以提升算法能力,也能为参与信息学竞赛做好充分准备。
2021-04-19 上传
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2008-12-30 上传
勃斯李
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